인공지능, 딥러닝을 알고싶다면 이 영상을 보세요 (보이저엑스 남세동 대표) [인공지능 시리즈 1/3]

간략한 요약

이 비디오에서는 인공지능, 특히 딥러닝의 기본 원리와 작동 방식에 대해 설명합니다. 딥러닝이 어떻게 패턴을 찾고, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 어떻게 활용되는지 보여줍니다. 또한, 딥러닝의 발전 과정과 한계를 설명하고, 데이터가 딥러닝 모델을 어떻게 학습시키는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

딥러닝은 컴퓨터가 패턴을 찾는 방법이다.
딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용된다.
딥러닝 모델은 데이터로부터 학습하며, 학습된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 예측한다.

소개

안될과학 채널의 새로운 에피소드에서는 인공지능 스타트업 VX의 대표 김난희 님을 모시고 딥러닝에 대한 이야기를 나눕니다. 김난희 대표는 세이클럽과 B612 등 다양한 IT 서비스 개발에 참여한 경험을 바탕으로 딥러닝 기술의 발전과 가능성에 대해 설명합니다. 딥러닝은 컴퓨터가 패턴을 찾아 학습하는 방법으로, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

인공지능이란 무엇일까?

인공지능의 핵심은 딥러닝이며, 딥러닝은 컴퓨터가 패턴을 찾는 것입니다. 딥러닝은 언어 인식, 암 진단, 번역 등 다양한 분야에서 활용되며, 기사에서 보는 인공지능의 99%는 딥러닝 기술을 기반으로 합니다. 딥러닝은 과학자가 아닌 사람도 쉽게 이해할 수 있도록 간단하게 설명될 수 있습니다.

딥러닝의 역사

딥러닝의 할아버지는 허수아비 스이며, 제프리 힌튼 교수가 딥러닝을 수십 년 동안 연구했습니다. 2006년 힌튼 교수는 딥러닝이라는 이름을 붙였고, 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기술이 큰 성과를 거두면서 주목받기 시작했습니다. 이미지 인식 대회는 컴퓨터가 이미지를 얼마나 정확하게 인식하는지를 평가하는 대회입니다.

이미지 인식 대회

2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기술은 기존의 컴퓨터 비전 기술보다 훨씬 높은 정확도를 보여주었습니다. 딥러닝 기술은 20%의 정확도에서 75%까지 향상되었으며, 이는 컴퓨터 비전 분야에서 획기적인 발전이었습니다. 딥러닝 기술의 발전은 컴퓨터 비전 연구자들에게 큰 충격을 주었고, 많은 연구자들이 딥러닝 기술로 연구 방향을 전환하게 되었습니다.

음성 인식

음성 인식 분야에서도 딥러닝 기술은 큰 성과를 거두었습니다. 2009년 마이크로소프트 연구팀은 딥러닝 기술을 활용하여 음성 인식 정확도를 크게 향상시켰습니다. 딥러닝 기술은 음성 인식 분야에서 2009년부터 주목받기 시작했으며, 구글과 마이크로소프트 등 많은 기업들이 딥러닝 기술을 음성 인식 시스템에 적용하기 시작했습니다.

얼굴 인식

딥러닝 기술은 얼굴 인식 분야에서도 놀라운 발전을 이루었습니다. 2014년 딥러닝 기술은 사람의 얼굴을 정확하게 인식하고 그릴 수 있게 되었으며, 이는 컴퓨터가 사람의 얼굴을 이해하는 데 큰 진전을 이루었음을 보여줍니다. 딥마인드 팀은 딥러닝 기술을 활용하여 네이처 표지를 장식했으며, 이는 딥러닝 기술의 가능성을 보여주는 대표적인 사례입니다.

강화 학습

딥러닝은 강화 학습과 결합하여 더욱 강력한 인공지능을 만들 수 있습니다. 딥마인드의 알파고는 딥러닝과 강화 학습을 결합하여 바둑에서 인간 최고수를 이겼습니다. 딥러닝 강화 학습은 컴퓨터가 스스로 학습하고 문제를 해결하는 능력을 향상시키는 데 효과적인 방법입니다.

알고리즘의 한계

기존의 프로그래밍 방식으로는 고양이 사진을 인식하는 프로그램을 만들기가 어려웠습니다. 사람이 생각하는 논리와 절차로는 고양이의 특징을 설명하기 어렵기 때문입니다. 하지만 딥러닝 기술은 데이터로부터 스스로 패턴을 학습하여 고양이 사진을 인식할 수 있습니다.

데이터의 역할

딥러닝 모델은 데이터를 기반으로 학습합니다. 컴퓨터는 모든 것을 숫자로 처리하며, 이미지, 음성, 문자 등 모든 데이터는 숫자로 변환됩니다. 딥러닝 모델은 이러한 숫자 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 학습된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 예측합니다.

딥러닝의 구조

딥러닝 모델은 뉴런이라는 작은 단위로 구성되어 있습니다. 뉴런은 입력 값을 받아 가중치를 곱하고, 활성화 함수를 거쳐 출력 값을 생성합니다. 딥러닝 모델은 이러한 뉴런들이 여러 층으로 연결되어 있으며, 각 층은 입력 값에 대한 다양한 특징을 학습합니다.

가중치 조정

딥러닝 모델의 학습은 가중치를 조정하는 과정입니다. 딥러닝 모델은 수많은 가중치를 가지고 있으며, 각 가중치는 모델의 예측 결과에 영향을 미칩니다. 딥러닝 모델은 학습 데이터를 사용하여 가중치를 조정하고, 예측 결과를 개선합니다.

일반화

딥러닝 모델은 학습된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 예측할 수 있어야 합니다. 딥러닝 모델이 학습 데이터에만 과도하게 적합되면 새로운 데이터에 대한 예측 정확도가 떨어질 수 있습니다. 딥러닝 모델은 일반화 능력을 향상시키기 위해 다양한 방법을 사용합니다.

딥러닝의 원리

딥러닝은 주어진 목표를 달성하기 위해 가중치를 조정하는 과정입니다. 딥러닝 모델은 수많은 데이터를 사용하여 가중치를 조정하고, 목표를 달성하기 위한 최적의 방법을 찾습니다. 딥러닝 모델은 사람이 알려주지 않아도 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있습니다.

전통적인 프로그래밍과의 차이점

전통적인 프로그래밍은 사람이 프로그램을 작성하여 컴퓨터에게 실행하도록 하는 방식입니다. 반면 딥러닝은 컴퓨터에게 입력과 출력을 동시에 주고, 컴퓨터가 스스로 프로그램을 생성하도록 하는 방식입니다. 딥러닝은 사람이 직접 프로그램을 작성하기 어려운 문제를 해결하는 데 효과적인 방법입니다.

단어의 의미 이해

딥러닝 모델은 단어의 의미를 이해할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 인터넷에서 수집한 수많은 문장을 분석하여 단어 간의 관계를 학습합니다. 딥러닝 모델은 학습된 단어 간의 관계를 기반으로 단어의 의미를 이해하고, 문장을 번역하거나 시를 쓸 수 있습니다.

벡터화

딥러닝 모델은 단어를 벡터로 변환하여 단어 간의 관계를 표현합니다. 벡터는 숫자로 구성된 배열이며, 딥러닝 모델은 벡터 간의 연산을 통해 단어 간의 의미적 관계를 파악합니다. 딥러닝 모델은 벡터 연산을 통해 "여성 - 남성 + 왕 = 여왕"과 같은 관계를 이해할 수 있습니다.